当前，新一轮科技革命与产业变革加速演进，智能技术已成为大国竞争的核心赛道；作为正建设优势在于全球影响力科技创新中心的上海，如何将既有资源优势转化为产业发展动能，成为摆在决策者和科研界面前的重要课题。 在今年全国两会期间，全国政协委员、中国科学院院士丁洪就上海智能产业发展路径提出了若干具有针对性的建议。他将"协同"列为核心关键词，认为上海当前面临的主要问题不是资源匮乏，而是资源整合不足。 一、优势分散，合力尚待形成 丁洪指出，上海在智能产业领域具备相当厚实的基础，拥有国家实验室、复旦大学、上海交通大学等一批重要科研力量，以及一批在算力资源和工程组织上具备较强能力的科技企业。然而，这些力量目前仍处于相对分散的状态，尚未形成系统性的协同机制。 "关键于如何将这些分散聚合为系统性的竞争力，将基础研究的势能转化为产业发展的动能。"丁洪表示，高校在人才培养和梯队建设上具有明显优势，企业则算力资源调配和组织效能上更为突出，两者各有所长，亦各有其限，应当通过制度设计实现优势互补、协同发力。 二、产学脱节，人才培养模式有待创新 在人才培养层面，丁洪认为现行模式存在理论与实践脱节的问题。他建议，高校智能有关学院可邀请企业深度参与人才培养全过程，设立产业导师机制，引导学生将超过一半的学习时间投入企业实战环境，使课堂知识与产业需求形成有机衔接。 此建议的背后，折射出当前智能产业人才供给侧的结构性矛盾——高校培养的毕业生往往具备扎实的理论基础，却缺乏应对复杂工程问题的实战经验；而企业所需的复合型人才，单靠市场自发调节难以在短期内形成有效供给。推动产学深度融合，既是破解人才瓶颈的现实路径，也是提升产业整体创新能力的长远之策。 三、技术融合，未来产业空间广阔 丁洪对智能技术与未来产业的融合前景持积极判断。他认为，无论是可控核聚变、量子科技还是脑机接口，智能技术均能起到不可替代作用。 以可控核聚变为例，磁约束条件下等离子体的不稳定性长期是制约该领域突破的核心难题。智能控制系统的引入，能够明显提高控制精准度与稳定性，进而延长核聚变的持续时间，为这一清洁能源技术的商业化进程提供关键支撑。在量子计算领域，若以量子计算模拟神经网络，其速度提升将不是线性增长，而可能呈现指数级跃迁，为科学计算和工程仿真带来革命性变化。 这些判断表明，智能技术的价值边界正在持续拓展，其对未来产业的渗透与赋能，将是推动新一轮生产力跃升的重要驱动力。 四、算力布局，探索"东研西算"协同模式 在算力基础设施建设上，丁洪提出了一个颇具前瞻性的布局思路。他认为，超大规模算力中心不必局限于上海本地，可以布局能源资源更为富集的内蒙古、新疆、云南等地区，这些地方电力供应充沛，能够支撑算力中心的长期稳定运行，同时有效降低运营成本。 他建议探索"研发在上海、算力在西部"的协同模式，由上海的企业和科研机构主导技术研发与算法创新，算力中心则布局于能源成本更低的区域，实现算力与电力的最优匹配。这一思路既契合今年政府工作报告提出的"实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程"的政策导向，也为区域协调发展提供了新的实践路径。 丁洪同时指出，上海在政策制度层面已体现出较强的前瞻性。上海未来产业基金从初始的100亿元迅速增至150亿元，展示了战略决心。他建议政府继续加大支持力度，在资金和政策两个层面协同发力，一上发挥统筹协调作用，推动各方力量形成合力；另一方面提供应用场景支撑，让高校、机构与企业能够在真实需求中打磨技术、积累经验。
人工智能竞争，表面是算法与算力的较量，深层是创新体系与产业组织能力的比拼；对上海而言，将分散的科研、人才、资本与场景资源更高效地聚合起来，形成可持续的协同机制，才能把"单点优势"转化为"体系能力"。在更大范围内优化算力与能源配置、在更真实的需求中锤炼关键技术，将为上海培育未来产业、服务国家战略提供更坚实的支撑。